Máxima verosimilitud o gmm
La máxima verosimilitud y el modelo de mezclas de Gaussianas (GMM) son dos enfoques diferentes en estadística y aprendizaje automático.
La máxima verosimilitud es un método utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico, de manera que maximiza la probabilidad de observar los datos dados esos parámetros. Es un enfoque ampliamente utilizado en la estimación de parámetros en diversos modelos estadísticos.
Por otro lado, el modelo de mezclas de Gaussianas (GMM) es un modelo probabilístico que asume que los datos provienen de una combinación de varias distribuciones gaussianas. Es decir, los datos son generados por la combinación de múltiples gaussianas, cada una representando una "mezcla" de datos.
En resumen, la máxima verosimilitud es un enfoque general para estimar parámetros en modelos estadísticos, mientras que el GMM es un modelo específico que se utiliza para modelar datos provenientes de múltiples distribuciones gaussianas. Ambos enfoques son útiles en diferentes contextos y pueden utilizarse de manera complementaria en diversas aplicaciones de aprendizaje automático y estadística.